[发明专利]基于非局部均值的SUSAN边缘检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于非局部均值的SUSAN边缘检测方法，包括：计算初始SUSAN边缘响应图像的步骤：对于图像中的每一像素(x,y)，取以其为中心的圆形模板Ψ，采用图像块刻画Ψ中的每个像素与(x,y)的像素比较差异，依据像素比较差异计算(x,y)的初始SUSAN边缘响应R0；计算最终SUSAN边缘响应图像的步骤：对于R0中的每一像素(x',y')，搜索与其具有结构相似性的邻域，通过计算初始SUSAN边缘响应的相似度加权平均得到(x',y')的最终SUSAN边缘响应R；边缘像素判定步骤：若像素(x',y')对应的R(x′,y′)大于阈值，则其为边缘像素，否则为非边缘像素。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明将非局部均值用于SUSAN边缘检测，大大提高抗噪性，获得更高的边缘检测精度。

主权项

1.一种SUSAN边缘检测方法，包括下述步骤：第1步计算待检测图像I的初始SUSAN边缘响应图像，其过程为：（1.1）对于待检测图像I中的每一个像素(x,y)，提取以其为中心的圆形模板Ψ；（1.2）利用式I分别计算各圆形模板Ψ中的每个像素(p,q)与所在圆形模板的中心像素(x,y)之间的像素比较差异c(x,y,p,q)：c(x,y,p,q)=exp(-(Φ*||IP(p,q)-IP(x,y)||22T2)3)]]>式I其中，P(p,q)为以圆形模板Ψ中像素(p,q)为中心的图像块，P(x,y)为以圆形模板Ψ中像素(x,y)为中心的图像块，图像块P(p,q)和P(x,y)大小相同，N_p为图像块P(p,q)包含的像素个数，I_P(p,q)和I_P(x,y)分别表示图像块P(p,q)和P(x,y)中各像素的灰度值，*表示卷积，||·||₂表示求欧氏距离，T为边缘检测阈值，20≤T≤35，Φ为与图像块P(p,q)大小相同的自适应核；（1.3）依据像素比较差异c(x,y,p,q)利用式II计算各圆形模板的中心像素的初始SUSAN边缘响应R⁰(x,y)，即得初始SUSAN边缘响应图像R⁰：式II其中，n(x,y)=Σ(p,q)∈Ψc(x,y,p,q),]]>Rt=34nmax(x,y),]]>n_max(x,y)为圆形模板中各像素对应的n(x,y)最大值；第2步计算待检测图像I的最终SUSAN边缘响应图像，其过程为：（2.1）对于初始SUSAN边缘响应图像R⁰中的每一非零初始SUSAN边缘响应值的像素(x',y')，提取以该点为中心的方形搜索窗口Ω；（2.2）利用式III分别计算各方形搜索窗口Ω中的每个像素(p',q')与所在方形搜索窗口的中心像素(x',y')之间的相似度ω(x',y',p',q')：ω(x′,y′,p′,q′)=1Z(x′,y′)exp(-G*||RP(p′,q′)0-RP(x′,y′)0||22hNLM)]]>式III其中，Z(x',y')为使得的归一化常量，h_NLM为衰减系数，和分别为图像块P_(p',q')和P_(x',y')中各像素的灰度值，P_(p',q')为SUSAN边缘响应图像R⁰中以(p',q')为中心的图像块，P_(x',y')为SUSAN边缘响应图像R⁰中以(x',y')为中心的图像块，G为高斯核；（2.3）分别从各方形搜索窗口Ω内选取部分相似度较大的像素；（2.4）利用式IV分别计算各方形搜索窗口Ω的中心像素(x',y')的最终SUSAN边缘响应R(x′,y′)，K为步骤（2.3）选取的像素数，(i_n,j_n)为步骤（2.3）选取的第n个像素；R(x′,y′)=Σn=1Kω(x′,y′,in,jn)R0(in,jn)Σn=1Kω(x′,y′,in,jn)]]>式IV第3步若各方形搜索窗口Ω的中心像素(x',y')对应的最终SUSAN边缘响应R(x′,y′)大于预先设定的边缘判定阈值T_R，则判定像素(x',y')为边缘像素，否则像素(x',y')为非边缘像素。